| 研究課題/領域番号 |
18K01512
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分07010:理論経済学関連
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| 研究機関 | 大阪公立大学 (2022)
大阪市立大学 (2018-2021) |
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研究代表者 |
中村 英樹 大阪公立大学, 大学院経済学研究科, 教授 (00272097)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2019年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2018年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
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| キーワード | 機械化 / 雇用 / 仕事への適正 / マッチング確率 / automation / task suitability / new tasks / unemployment / underemployment / increased automation / mismatch probabilities / middle-skilled jobs / displaced workers / multi-task environment / human capital / Automation / Suitability for tasks / Mismatch probabilities / Underemployment / Workers' productivity / Multiple tasks / Job mismatch / Workers' Abilities / Long-term Unemployment / Task-Based Moddel / Job Mismatch / IPU / Variance Factor / New Task Creation / ミスマッチ失業 / 技術変化 / 個人失業確率分布 / 職への適性の違い / task-basedモデル |
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| 研究成果の概要 |
労働者の仕事に対する適正の有無と人による違いを考慮し、機械化のもとミドルスキル労働者の就職の難しさを分析する。能力が同じ（適正のある職を同じ数だけ持つが、職は異なり得る）でも、機械化の結果、得意な仕事と不得意な仕事の機械によるカバーが労働者によって異なるため、機械化によって労働者と企業のマッチング確率が上がる人と下がる人が存在する。マッチング確率が下がる人がより就活を繰り返し、そして、企業もより適切な労働者を見つけることが難しくなる。つまり、ミドルスキルの労働者は機械化によりますます適切な職への就職が難しくなる。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
機械化の雇用と賃金への影響は理論・実証ともに数多く分析されている。また、スキル（高・中・低スキル）の違いによる機械化の影響の違いも多く指摘されていｒ。しかし、スキルが同じでありながら、労働者の仕事への適正の違いを考慮したものはない。この考慮により、同じスキルでも機械化によって、雇用を得ることがより簡単になる人とより難しくなる人がいることを示す。就活の結果、より難しくなる人が残っていき、企業も適切な労働者を探すのがより難しくなる。結果、マクロ全体として、ミドルスキルの労働者は、雇用を得ることがより難しくなることを示す。
労働者の仕事への適正の違いの考慮し雇用への影響を分析する理論は初めてである。
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